中圖分類號(hào)：F49 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI： 10.13714/j.cnki.1002-3100.2025.12.023

Abstract：Asoneofthenation's\"threemajorstrategies\"，theYangtzeRiverEconomicBeltisavitallinkinconnectingdomestic andinternational\"dualcirculation\"，makingthestudyoftheordinateddevelopmentofdigitallogisticsandregionaleconomies highlysignificant.AcomprehensiveevaluationindexsystemfortheYangtzeRiverEconomicBelt'sdigitallogisticsandregional economies wasconstructed.Basedonthedatabetween2013and2022 from11provinces （municipalies），indicatorweightsand comprehensivescoreswerecalculatedbyusingtheentropyweightmethod，andthecouplingcoordinationmodelhighlightedthe couplingcoordinationlevelsbetweendigitallogisticsandregionaleconomies.Onthisbasis，theMoran'sIindexwasusedfor exploratoryspatialdataanalysisofthecouplingcordinationdegree.Fromatemporalperspective，theDagumGinicoficient methodwasappliedtoexploretheevolutionandmainsourcesofregionaldisparities，whilethe Kerneldensityestimationmethod wasusedtodepictthedynamicevolutiontrendofthecouplingcordinationlevels.Thestudy'sresultshighlightthecoupling cordinationfeaturesofdigitallogisticsandregionaleconomiesintheYangtzeRiverEconomicBelt，summarizingspatialdistribution paternsandspatiotemporalevolutioncharacteristics.Theseinsightsoferessentialtheoreticalandpolicysupporttoadvancethe region's coordinated economic development.

Keywords：digitallogistics;regional economies;couplingcordination;DagumGinicoefiient;Kerneldensitytiation

0引言

2022年12月，國(guó)家發(fā)布了《“十四五”現(xiàn)代物流發(fā)展規(guī)劃》，明確提出要加快推進(jìn)現(xiàn)代物流行業(yè)的數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化進(jìn)程，依托數(shù)字技術(shù)賦能，重點(diǎn)發(fā)展科技含量高、創(chuàng)新能力強(qiáng)的數(shù)字物流新模式u。數(shù)字物流由智慧物流發(fā)展而來，張則強(qiáng)等[2首次提出數(shù)字物流的概念，數(shù)字物流能極大地提升物流系統(tǒng)的響應(yīng)效率和資源利用水平，在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率方面發(fā)揮著重要作用。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶作為國(guó)家重點(diǎn)布局的“三大戰(zhàn)略”之一，是聯(lián)通國(guó)內(nèi)國(guó)際“雙循環(huán)”的重要紐帶，也是國(guó)家經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。因此，實(shí)現(xiàn)數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展至關(guān)重要。目前，數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間的相關(guān)研究主要集中在以下方面：一是數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)關(guān)系的研究4，二是數(shù)字物流對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響]。目前鮮少有學(xué)者對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)進(jìn)行耦合研究。

基于此，本文以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份2013—2022年的相關(guān)數(shù)據(jù)作為研究樣本，構(gòu)建數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重，通過耦合協(xié)調(diào)度模型評(píng)估各省份耦合協(xié)調(diào)程度。為揭示空間自相關(guān)特征，采用Moran’I指數(shù)對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行探索性空間數(shù)據(jù)分析。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用Dagum基尼系數(shù)分解法對(duì)區(qū)域差異的來源與演變趨勢(shì)進(jìn)行了系統(tǒng)分析，并結(jié)合Kemel密度估計(jì)法刻畫了耦合協(xié)調(diào)水平的動(dòng)態(tài)演進(jìn)軌跡。通過全面研究長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間的耦合協(xié)調(diào)時(shí)空特性與空間差異，為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展提供科學(xué)指導(dǎo)。

1研究設(shè)計(jì)

1.1數(shù)據(jù)來源及評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

本文選取2013—2022年為研究期，以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶范圍內(nèi)的11個(gè)省（直轄市）的數(shù)據(jù)作為樣本，對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展的演變趨勢(shì)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)及實(shí)證分析。本文所用數(shù)據(jù)來源于2013—2022年各地統(tǒng)計(jì)年鑒、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)物流年鑒》。對(duì)極少量缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法進(jìn)行補(bǔ)充，以確保數(shù)據(jù)的完整性和分析的準(zhǔn)確性。

本文依照全面性、可獲得性、科學(xué)性等選取原則，結(jié)合長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省份現(xiàn)實(shí)情況，以相關(guān)文獻(xiàn)的研究為基礎(chǔ)，在選取數(shù)字物流指標(biāo)時(shí)，參考李立威等、李曉梅等[6的研究，以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶、電話普及率和郵政業(yè)營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)來測(cè)度共享化水平，以光纜線路長(zhǎng)度、電子商務(wù)銷售額和電子商務(wù)采購(gòu)額來測(cè)度數(shù)字化水平。借鑒崔宏凱等、Lanetal.8的研究，以物流業(yè)從業(yè)人數(shù)和物流業(yè)固定資產(chǎn)投資來測(cè)度物流供給水平，以貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量和貨運(yùn)量來測(cè)度物流運(yùn)輸水平。參考楊守德等[的研究，以交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)Ramp;D經(jīng)費(fèi)來測(cè)度協(xié)同化水平。

在選取區(qū)域經(jīng)濟(jì)指標(biāo)時(shí)，參考沈世銘等、周兵等、祝捷等[-13]的研究，以地區(qū)生產(chǎn)總值、地方財(cái)政收入、工業(yè)增加值、第三產(chǎn)業(yè)增加值和社會(huì)消費(fèi)品零售總額來測(cè)度經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平。參考李曉梅等、崔靚等[I-5]的研究，用進(jìn)出口貿(mào)易總額來衡量對(duì)外開放水平，用居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和居民人均可支配收入來衡量居民消費(fèi)水平。綜上所述，構(gòu)建長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。

1.2 研究方法

1.2.1熵權(quán)法

本文采用熵權(quán)法來確定權(quán)重，方法具體步驟如下。

1.2.1.1 指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化正向指標(biāo)：

負(fù)向指標(biāo)：

其中 X_max 和 X_min 分別代表第j項(xiàng)指標(biāo)的最大值和最小值， X_ij 代表原始指標(biāo)數(shù)據(jù)， Z_ij 代表標(biāo)準(zhǔn)化處理后的值。

1.2.1.2 指標(biāo)歸一化

其中 表示第j項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)所有省份數(shù)據(jù)之和， Y_ij 為指標(biāo)歸一化后的值。

1.2.1.3 熵值

1.2.1.4 權(quán)重

其中， D_j 表示各項(xiàng)指標(biāo)的差異系數(shù)，W表示各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重。

1.2.2 耦合協(xié)調(diào)度模型

1.2.2.1 綜合評(píng)價(jià)得分

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶2013—2022年數(shù)字物流（D）與區(qū)域經(jīng)濟(jì) （E ）的綜合得分計(jì)算公式為：

其中 U_j 表示綜合得分。

1.2.2.2 耦合度模型

其中D、 E 分別代表數(shù)字物流、區(qū)域經(jīng)濟(jì)的綜合得分，耦合度 C∈[0，1]

1.2.2.3 耦合協(xié)調(diào)模型

D 代表耦合協(xié)調(diào)度， T 代表綜合協(xié)調(diào)系數(shù)，反映系統(tǒng)層面上的協(xié)同程度， α，β 為待定系數(shù)。

1.2.3耦合協(xié)調(diào)度的探索性空間數(shù)據(jù)分析

1.2.3.1全局空間自相關(guān)

全局莫蘭指數(shù)（GlobalMoran'sI）用來檢驗(yàn)相鄰空間分布對(duì)象之間的自相關(guān)性。計(jì)算公式為

其中， S² 表示樣本方差，用于衡量離散程度， n 為研究的區(qū)域數(shù)， x_i 和 x_j 分別代表i和j的屬性值， Π_x^- 代表平均值， W_ij 代表空間權(quán)重矩陣。

1.2.3.2 局部空間自相關(guān)

局部莫蘭指數(shù)（LocalMoran'sI）用來反映內(nèi)部空間各單元的異質(zhì)性。計(jì)算公式為：

其中，x代表平均值， W_ij 代表空間權(quán)重矩陣。

1.2.4基尼系數(shù)分析

為研究長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶耦合協(xié)調(diào)度的區(qū)域差異，本文采用 Dagum 提出的基尼系數(shù)按子群分解法進(jìn)行分析。該方法克服了傳統(tǒng)基尼系數(shù)方法的不足，可以解決子樣本分布和交叉重疊等問題。計(jì)算公式如下：

其中，k為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的地區(qū)數(shù)， n_j，n_h 為j、 h 地區(qū)內(nèi)省份數(shù)。

j 地區(qū)內(nèi)基尼系數(shù)的計(jì)算公式：

j 和 h 地區(qū)間基尼系數(shù)的計(jì)算公式：

地區(qū)間、地區(qū)內(nèi)差異及超變密度的貢獻(xiàn)的計(jì)算公式：

其中， D_jh 表示j和 h 地區(qū)間耦合協(xié)調(diào)度的相對(duì)影響， d_jh 表示其差值， p_jh 是轉(zhuǎn)移變異的一階矩。D_jh 、 d_jh 、 p_jh 的計(jì)算公式為：

1.2.5 Kernel密度估計(jì)

Kemel密度估計(jì)是采用連續(xù)的密集曲線來刻畫隨機(jī)參數(shù)形狀的一種方法，本文采用Kemel密度估計(jì)來分析長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展程度。

密度函數(shù)f （x） 未知，其表達(dá)式如下：

其中， K 為核函數(shù)， N 為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省市個(gè)數(shù)， x_i 表示第 i 個(gè)省市的耦合協(xié)調(diào)度值， x 表示耦合協(xié)調(diào)度平均值， h 表示帶貿(mào)

2耦合協(xié)調(diào)發(fā)展實(shí)證分析

2.1耦合協(xié)調(diào)度分析

采用2013—2022年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)?。ㄖ陛犑校┑臄?shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)面板數(shù)據(jù)，利用耦合協(xié)調(diào)度模型計(jì)算公式，得到各?。ㄖ陛犑校?shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的耦合協(xié)調(diào)度，結(jié)果如表2所示。根據(jù)國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)耦合協(xié)調(diào)度的等級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)，以2013年和2022年為例，列出各省（直轄市）的協(xié)調(diào)等級(jí)分布（見表3）。

從表2可知，2013—2022年間，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)水平呈穩(wěn)定增長(zhǎng)趨勢(shì)，耦合協(xié)調(diào)度均值從2013年的0.378增長(zhǎng)至2022年的0.581，同比增長(zhǎng)率為 53.7% 。如表2所示，將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各?。ㄖ陛犑校┌瓷嫌巍⒅杏?、下游進(jìn)行地區(qū)劃分，可以看出各地區(qū)之間的發(fā)展存在顯著差異。2013年上游地區(qū)省份耦合協(xié)調(diào)等級(jí)除四川外均處于中度失調(diào)，中游地區(qū)均處于中度失調(diào)至輕度失調(diào)之間，而下游地區(qū)除安徽外均處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)至初級(jí)協(xié)調(diào)之間。2022年上游地區(qū)和中游地區(qū)省份耦合協(xié)調(diào)等級(jí)均處于瀕臨失調(diào)至勉強(qiáng)協(xié)調(diào)之間，而下游地區(qū)除安徽外均處于中級(jí)協(xié)調(diào)至良好協(xié)調(diào)之間。由此可以看出長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶耦合協(xié)調(diào)度不同地區(qū)間具有顯著的差異性，同時(shí)其在不斷發(fā)展的過程中波動(dòng)幅度不大，耦合協(xié)調(diào)度格局具有相當(dāng)?shù)姆€(wěn)定性。

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中游地區(qū)省份中，湖南和湖北耦合協(xié)調(diào)度值與全國(guó)平均水平相仿，江西則低于全國(guó)平均水平，很大程度上是由于江西的高等教育和職業(yè)教育在培養(yǎng)物流技術(shù)人才方面相對(duì)滯后，同時(shí)大部分高端物流人才流向發(fā)達(dá)區(qū)域，導(dǎo)致本地物流企業(yè)高素質(zhì)物流人才匱乏。同時(shí)，江西區(qū)域內(nèi)南昌、九江等核心城市與其他地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)水平差距較大，導(dǎo)致物流需求和供給不平衡，加劇了數(shù)字物流和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不協(xié)調(diào)性。

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度均值顯著高于全國(guó)平均水平，數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展表現(xiàn)突出。這是由于下游地區(qū)擁有全國(guó)領(lǐng)先的經(jīng)濟(jì)規(guī)模和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，形成了以高端制造業(yè)和國(guó)際貿(mào)易為主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)體系，推動(dòng)了數(shù)字物流的快速發(fā)展，例如上海作為國(guó)際金融中心和航運(yùn)樞紐，對(duì)全球供應(yīng)鏈的高效協(xié)同提出了更高要求，直接促進(jìn)了數(shù)字物流技術(shù)的廣泛應(yīng)用。同時(shí)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游地區(qū)的物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在全國(guó)領(lǐng)先，例如蘇州和寧波等地的物流園區(qū)已具備較高的智能化水平。并且下游地區(qū)聚集了大量具有全球競(jìng)爭(zhēng)力的先進(jìn)企業(yè)，這些企業(yè)在數(shù)字化技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用方面居于行業(yè)領(lǐng)先地位，為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了強(qiáng)有力的支撐。

相比之下，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上游地區(qū)由于地形復(fù)雜、交通條件相對(duì)滯后，限制了數(shù)字物流基礎(chǔ)設(shè)施的布局，一些偏遠(yuǎn)地區(qū)缺乏高效的物流節(jié)點(diǎn)和智能化倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)施，物流信息化網(wǎng)絡(luò)覆蓋率較低。同時(shí)，盡管上游地區(qū)擁有較多中小物流企業(yè)，但這些企業(yè)在技術(shù)投入、數(shù)據(jù)管理和信息系統(tǒng)集成等方面普遍存在不足，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型速度較慢，難以適應(yīng)市場(chǎng)需求的快速變化。另外，上游地區(qū)以傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)為主，對(duì)高端制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的依賴較少，這種產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)限制了區(qū)域經(jīng)濟(jì)對(duì)高效數(shù)字物流的需求，同時(shí)也導(dǎo)致物流產(chǎn)業(yè)的升級(jí)受到抑制。未來上游地區(qū)需從加強(qiáng)物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、優(yōu)化政策環(huán)境和完善區(qū)域協(xié)作機(jī)制等方面入手，促進(jìn)數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展。

2.2數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度的探索性空間數(shù)據(jù)分析

2.2.1耦合協(xié)調(diào)度的全局空間自相關(guān)分析

利用Stata軟件，計(jì)算長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)?。ㄖ陛犑校詈蠀f(xié)調(diào)度全局莫蘭指數(shù)，為簡(jiǎn)化研究，僅對(duì)2016年和2022年進(jìn)行分析，并進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如表4所示，莫蘭指數(shù)為正且結(jié)果通過 1% 的顯著性檢驗(yàn)，表明耦合協(xié)調(diào)度存在顯著的正向空間自相關(guān)性。表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶范圍內(nèi)數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度較高的省份與其他耦合協(xié)調(diào)度較高的省份具有空間集聚性，耦合協(xié)調(diào)度較低的省份同樣存在空間集聚性。莫蘭指數(shù)從2016年的0.481增加至2022年的0.591，表明空間集聚性還在進(jìn)一步增強(qiáng)。

2.2.2耦合協(xié)調(diào)度局部空間自相關(guān)分析

為進(jìn)一步分析局部空間聚集程度，使用Stata軟件繪制2016年和2022年的 Moran 局部散點(diǎn)圖（見圖1）。第一象限 （H-H）主要包括上海、江蘇、浙江三個(gè)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游地區(qū)省份（直轄市），表明下游地區(qū)省份相互之間具有協(xié)同發(fā)展的正向作用，第三象限（L-L）主要包括貴州、云南、重慶、湖南、湖北五個(gè)中游及上游地區(qū)省份（直轄市），說明中游地區(qū)及上游地區(qū)的

大部分省份會(huì)產(chǎn)生協(xié)同發(fā)展的負(fù)向作用。

對(duì)比2016年和2022年的 Moran 局部散點(diǎn)圖的結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)總體波動(dòng)幅度較小，這表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的空間集聚性隨時(shí)間演變?nèi)跃哂休^強(qiáng)的穩(wěn)定性。具體來看，結(jié)果呈現(xiàn)出明顯的“高一高”集聚和“低—低”集聚特征，即高耦合協(xié)調(diào)度的省份往往表現(xiàn)出顯著的集聚趨勢(shì)，這種集聚現(xiàn)象反映了區(qū)域間數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的共同提升，這一結(jié)果進(jìn)一步表明，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的空間分布具有較強(qiáng)的空間相關(guān)性。

2.3數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的差異性分析

為進(jìn)一步對(duì)區(qū)域差異的來源與演變趨勢(shì)進(jìn)行系統(tǒng)分析，本文采用Dagum基尼系數(shù)分解法對(duì)2013—2022年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)的差異進(jìn)行分解研究，結(jié)果如表5所示。

在樣本觀測(cè)期內(nèi)，數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)水平的基尼系數(shù)整體呈現(xiàn)穩(wěn)定下降趨勢(shì)，由2013年的0.199下降至2022年的0.119，整體基尼系數(shù)同比下降了 40.2% ，如圖2所示。這表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體的數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的耦合協(xié)調(diào)差異化在不斷縮小，整體協(xié)調(diào)性在向著趨同的方向演進(jìn)。

由表5可知，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶三大地區(qū)間的基尼系數(shù)均表現(xiàn)為良好下降態(tài)勢(shì)，表明三大地區(qū)之間的差異化明顯減小，地區(qū)間差異主要體現(xiàn)在下游地區(qū)和上游地區(qū)之間。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上游地區(qū)的基尼系數(shù)呈“下降一上升—下降”三個(gè)階段，2013—2017年間基尼系數(shù)持續(xù)降低，從0.140下降至0.068，年均降低率為 18% ，屬于差異化顯著降低的階段，2017年后基尼系數(shù)處于穩(wěn)定浮動(dòng)狀態(tài)，差異化趨于穩(wěn)定。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游地區(qū)的基尼系數(shù)呈長(zhǎng)時(shí)間平穩(wěn)狀態(tài)，只有2013年和2015年基尼系數(shù)較大，其余時(shí)間基尼系數(shù)都保持在0.062～0.086之間，并且這段時(shí)間內(nèi)下游地區(qū)耦合協(xié)調(diào)程度最高，這說明上海、江蘇、浙江、安徽四地在2016年后形成了良好的協(xié)同發(fā)展趨勢(shì)，同時(shí)差異化維持在一個(gè)穩(wěn)定的水平。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中游區(qū)域的基尼系數(shù)自2015年之后呈穩(wěn)定下降趨勢(shì)，2015—2022年同比下降率為 71.4% ，降幅最大，同時(shí)基尼系數(shù)最低。這說明湖南、湖北、江西三地雖然耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平相比下游地區(qū)并不突出，但三個(gè)省份之間發(fā)展水平最為接近。

數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)水平差異及貢獻(xiàn)率如表6所示，差異貢獻(xiàn)度中超變密度貢獻(xiàn)最小，其次是地區(qū)內(nèi)差異，而地區(qū)間差異貢獻(xiàn)度最大，是總體差異的首要來源，并且地區(qū)間差異對(duì)總體差異的影響呈穩(wěn)定擴(kuò)大趨勢(shì)。這說明如何縮小地區(qū)間發(fā)展差異是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶未來發(fā)展亟需考慮的重點(diǎn)問題。

2.4數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的分布動(dòng)態(tài)演進(jìn)采用Kernel密度估計(jì)法來分析耦合協(xié)調(diào)發(fā)展變化趨勢(shì)，并繪制了Kermel密度估計(jì)圖（見圖3）。

從曲線分布可以看出，有兩個(gè)峰值存在，表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平表現(xiàn)出兩極化趨勢(shì)。峰值分布位置為右移，主峰演進(jìn)態(tài)勢(shì)為峰值上升，寬度縮小，延展性收縮，表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶耦合協(xié)調(diào)集聚水平提高且絕對(duì)差異在縮小，整體耦合協(xié)調(diào)趨勢(shì)向好。雙側(cè)拖尾現(xiàn)象說明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線分布有較高耦合協(xié)調(diào)度的省市，對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體有拉動(dòng)作用，也存在具有較低耦合協(xié)調(diào)度的省市，對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體存在抑制作用。

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上、中、下游地區(qū)數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的動(dòng)態(tài)分布如圖4所示，三地區(qū)分布曲線主峰位置均為右移，說明各地區(qū)數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)水平不斷提升，主峰位置變化與各地區(qū)數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)特征事實(shí)描述基本一致。除上游地區(qū)外均存在一定程度極化現(xiàn)象，這一事實(shí)為基尼系數(shù)差異來源中區(qū)域間貢獻(xiàn)率不斷升高提供了解釋。

3結(jié)論與對(duì)策建議

基于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶2013—2022年11個(gè)?。ㄖ陛犑校┑拿姘鍞?shù)據(jù)，本文通過構(gòu)建數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并采用耦合協(xié)調(diào)度模型測(cè)度了數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的耦合協(xié)調(diào)度。使用Moran'I指數(shù)對(duì)耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行探索性空間數(shù)據(jù)分析，從時(shí)序演變的角度，針對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶三大地區(qū)，利用Dagum基尼系數(shù)分解法與Kernel密度估計(jì)法揭示了數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度的時(shí)空演進(jìn)趨勢(shì)和差異性特征。研究結(jié)論如下。

第一，從特征分布來看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的耦合協(xié)調(diào)水平逐年提高，各省份（直轄市）均表現(xiàn)出明顯的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。二者的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展呈現(xiàn)顯著的空間分布集聚性及差異性，具體表現(xiàn)為：下游地區(qū)處于領(lǐng)先地位，上海、江蘇、浙江處于中級(jí)協(xié)調(diào)以及良好協(xié)調(diào)階段，僅有安徽處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)階段；中游地區(qū)與長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶平均水平大致相仿，湖南、湖北處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)階段，江西處于瀕臨失調(diào)階段；上游地區(qū)則差距明顯，四川雖處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)階段，但是云南、重慶、貴州三?。ㄖ陛犑校┤蕴幱跒l臨失調(diào)階段。

第二，從地區(qū)差異來看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的總體差異呈縮小趨勢(shì)，樣本期內(nèi)基尼系數(shù)降幅為 40.2% ，按三大地區(qū)劃分來看，除長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游區(qū)域表現(xiàn)為穩(wěn)定狀態(tài)以外，中游和上游區(qū)域耦合協(xié)調(diào)度的差異均呈下降趨勢(shì)。在差異來源方面，數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)水平差異主要來源于地區(qū)間差異，尤其是上游地區(qū)和下游地區(qū)之間的差異。

第三，從分布動(dòng)態(tài)來看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展分布曲線表明其耦合協(xié)調(diào)水平正在不斷提高，且絕對(duì)差異在縮小，除上游地區(qū)外均存在不同程度的極化現(xiàn)象，與基尼系數(shù)的研究結(jié)果相互印證。

基于以上研究結(jié)論，提出如下政策建議。

第一，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各?。ㄖ陛犑校?yīng)加快推進(jìn)數(shù)字化物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施的互聯(lián)互通和資源共享。以大數(shù)據(jù)、人工智能和區(qū)塊鏈為核心技術(shù)，搭建區(qū)域一體化物流信息服務(wù)平臺(tái)。同時(shí)，應(yīng)鼓勵(lì)不同省份間數(shù)據(jù)共享和業(yè)務(wù)協(xié)作，推動(dòng)形成跨區(qū)域、跨行業(yè)的數(shù)字化生態(tài)體系。

第二，政府應(yīng)出臺(tái)激勵(lì)政策，鼓勵(lì)中小物流企業(yè)向供應(yīng)鏈服務(wù)轉(zhuǎn)型，為區(qū)域經(jīng)濟(jì)提供更高附加值的綜合服務(wù)。另外，建議中央與地方政府協(xié)同制定支持?jǐn)?shù)字物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的綜合性政策，鼓勵(lì)物流企業(yè)加大技術(shù)研發(fā)與數(shù)字化改造的投入，提升長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流市場(chǎng)的整體營(yíng)商環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)力。

第三，各省應(yīng)注重高端物流人才與數(shù)字化專業(yè)技術(shù)人員的培養(yǎng)，通過校企合作與職業(yè)化培訓(xùn)相結(jié)合，培養(yǎng)一批兼具物流管理與數(shù)字化技術(shù)能力的復(fù)合型人才。同時(shí)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中游及上游經(jīng)濟(jì)稍落后省份應(yīng)加強(qiáng)相應(yīng)人才政策的制定，引流高水平技術(shù)人才的同時(shí)把控好人才流失問題。

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